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【路由优化】基于能量均衡高效的LEACH协议改进算法附matlab代码

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为降低高效视频编码(HEVC)的帧内编码复杂度，提出一种基于图像纹理特征的编码单元(CU)划分和预测模式选择算法。利用一种预处理算法来获得当前CU的纹理复杂度和方向。一方面，根据CU的纹理复杂度，该算法自适应地跳过或终止部分CU划分，减少CU深度的遍历时间。纹理复杂度高的CU直接划分成4个子CU，纹理复杂度低的CU将会终止划分。另一方面，根据预测单元的纹理方向，确定相应的候选模式集，通过粗模式决策算法和率失真最优化算法遍历候选模式集选取最优模式。将算法移植到标准食品解码软件HM16.7平台上，实验结果表明，与HM16.7算法相比，编码时间平均减少53.66%，比特率上升0.46%，峰值信噪比下降0.05 dB。

数学和泛型编程-高效编程的奥秘（英文版pdf）原名：From_Mathematics_to_Generic_Programming，作者;Alexander A. Stepanov Daniel E. Rose

多面体导体磁场积分方程阻抗矩阵的高效计算

摘要： 给出了一种基于FPGA的数字滤波器的设计方法。该方法先通过MATLAB设计出一个具有具体指标的FIR滤波器， 再对滤波器系数进行处理， 使之便于在FPGA中实现， 然后采用基于分布式算法和CSD编码的滤波器结构进行设计， 从而避免了乘法运算， 节约了硬件资源，其流水线的设计方式也提高了运行速度。Matlab和Modelsim仿真表明， 该设计功能正确， 能实现快速滤波。 　　0 引言 　　数字滤波器在语音与图像处理、模式识别、雷达信号处理、频谱分析等应用中都具有重要作用。它能避免模拟滤波器所无法克服的温漂和噪声等问题， 同时比模拟滤波器精度高、稳定性好、体积小、更加灵活， 因而得到

NNFusion是一种灵活高效的DNN编译器，可以从DNN模型描述（例如TensorFlow冻结模型和ONNX格式）生成高性能可执行文件。以高效的编译器为核心，NNFusion的目标是： 促进全栈模型优化 提供无框架的代码生成功能 支持新的加速器设备作为目标推理设备 谁应该考虑使用NNFusion？ 想要加快其预定义或预训练的DNN模型的执行性能的开发人员。 希望将其经过预训练的模型作为无框架源代码且库依赖性最小的开发人员。 想要快速尝试新的编译器优化思想或对某些特定模型进行自定义优化的研究人员。 :raising_hands: 突出特点 提供全栈优化机制，包括： 数据流图优化，例如CSE，编译时常量折叠等。 特定于模型的内核选择，内核协同调度，内核融合和自动内核调谐器集成。 静态内存布局和布局优化。 提供提前和源到源（模型到代码）的编译，以减少运行时的开销并消除库/框架的依赖关系。 支持流行的DNN模型格式，包括

MatlabBGL 库填补了 Matlab 算法套件中的一个空缺。 也就是说，它提供了一组丰富的算法来处理图，就像图论中的图一样。 MatlabBGL 包使用 Matlab 的原生稀疏矩阵类型作为图，并提供有效的算法 包含的算法是 搜索：广度优先搜索、深度优先搜索和星型（A*）搜索 最短路径算法：Dijkstra 算法、Bellman-Ford 算法、Johnson 算法和 Floyd-Warshall 算法。 最小生成树：Prim 算法和 Kruskal 算法。 组件：强连接组件和双连接组件（和关节点）。 Flow Algorithms：Goldberg 的 push-relabel 最大流最小割算法。 统计数据：介数中心性、聚类系数和边缘中心性 图创建：Erdos Reyni (Gnp) Graph、Cycle Graph、Wheel Graph、Star Graph 平面

新一代高效视频编码H.265HEVC原理、标准与实现 [万帅，杨付正 编著] 2014年版